Sempre più enti pubblici stanno valutando l’introduzione di chatbot per migliorare il rapporto con cittadini e imprese, ridurre il carico degli sportelli nonché offrire assistenza continua.
Si pensi ad esempio alle domande tipiche che un cittadino può chiedere ad un assistente virtuale: come posso richiedere una carta d’identità? cosa devo fare per iscrivere un figlio a scuola? Tutte queste pratiche possono essere gestite dal cittadino senza la necessità di navigare tra decine di pagine web, ma interrogando il chatbot. La costruzione degli assistenti conversazionali richiede un ripensamento dei siti istituzionali affinché siano comprensibili all’intelligenza artificiale (IA).
Tuttavia, prima ancora di chiedersi se ogni amministrazione debba dotarsi o meno di un proprio chatbot, vale la pena osservare un cambiamento molto più profondo: il modo in cui le persone cercano le informazioni sul web. Per oltre vent’anni il paradigma è stato sostanzialmente lo stesso: l’utente apriva un motore di ricerca, individuava il sito istituzionale di interesse e navigava tra menu, sezioni e pagine fino a trovare l’informazione desiderata. La conseguenza era un procedimento a volte non immediato, complesso e difficile da replicare se svolto una tantum.
Indice degli argomenti
I siti AI-ready per la PA cambiano l’accesso alle informazioni
Oggi, questo comportamento sta evolvendo; infatti sempre più spesso il primo interlocutore non è il sito web, ma un assistente basato su IA come ChatGPT, Gemini o Copilot. In particolare, quando un cittadino ha bisogno di sapere per esempio quali documenti servano per richiedere la carta d’identità al Comune di Roma, sempre più frequentemente non apre direttamente il sito istituzionale e non cerca la sezione corretta;
piuttosto formula una domanda in linguaggio naturale all’assistente AI, delegando a quest’ultimo il compito di reperire, interpretare e sintetizzare le informazioni presenti sul web. Lo stesso accade in altre realtà come nel Comune di Siena con il chatbot “Caterina”[1].
Secondo tale visione, l’interlocutore iniziale non è più il cittadino che naviga direttamente il sito dell’amministrazione, ma un sistema di IA che deve comprenderne i contenuti per restituire una risposta corretta ed esaustiva. La questione, quindi, non riguarda la qualità dei siti della PA che siano più o meno complessi, ma il fatto che essi sono stati progettati in un’epoca in cui il destinatario delle informazioni era esclusivamente la persona. Oggi invece il primo “lettore” può, molto probabilmente, essere una macchina.
Perché i siti della PA non sono ancora AI-ready
Come introdotto, i siti della Pubblica Amministrazione sono stati progettati seguendo un principio consolidato: essere facilmente consultabili dalle persone. La presenza di menu gerarchici, pulsanti, banner, immagini, collegamenti ipertestuali, documenti PDF e percorsi di navigazione sono tutti elementi progettati per guidare l’utente umano per una ricerca più confortevole dell’informazione.
Figura 1: Homepage del Comune di Roma.
Dalla pagina visiva al codice HTML
A differenza di un essere umano, un modello linguistico non “vede” direttamente la pagina così come appare su un qualsiasi broswer, ma legge direttamente il codice HTML che la descrive.
Figura 2: Esempio di codice HTML di una pagina istituzionale
Il rumore informativo che ostacola i modelli linguistici
All’interno di quel codice convivono informazioni realmente utili e una quantità enorme di elementi che servono esclusivamente alla navigazione e all’interfaccia utente: menu, footer, cookie banner, pulsanti, elementi grafici, script, componenti JavaScript, pubblicità istituzionale, contenuti duplicati, eccetera. Per una persona è naturale distinguere ciò che conta da ciò che è accessorio; per una macchina questa distinzione è molto meno immediata.
Di conseguenza, informazioni importanti possono risultare difficili da individuare o essere interpretate in modo incompleto essendo ricche di metadati. Questo non è necessariamente un limite dell’IA ma molto spesso, è una conseguenza di siti web progettati secondo logiche precedenti all’avvento dei Large Language Models (LLMs).
I chatbot della PA non risolvono il problema alla radice
Di fronte a questo cambiamento di paradigma, molte amministrazioni stanno scegliendo una strada apparentemente naturale: sviluppare un chatbot dedicato da integrare nel proprio sito istituzionale. Si tratta di una soluzione certamente efficace in molti contesti, ma che affronta il problema costruendo un nuovo livello applicativo sopra il patrimonio informativo esistente, senza intervenire sulla sua organizzazione.
Realizzare un chatbot proprietario significa infatti progettare un’intera architettura tecnologica: costruire una base di conoscenza, scegliere il modello di interazione, implementare sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) o procedure di fine-tuning, predisporre infrastrutture dedicate, garantire aggiornamenti continui e gestire aspetti legati alla sicurezza, alla privacy e alla governance dei dati.
In altre parole, si introduce un nuovo sistema che deve essere progettato, mantenuto ed evoluto nel tempo. Questa scelta può essere appropriata per amministrazioni con esigenze particolarmente complesse o con elevati volumi di interazione, ma rappresenta anche un investimento significativo in termini economici, organizzativi e tecnologici. Inoltre, il rischio è quello di concentrare gli sforzi sulla costruzione dell’assistente, lasciando invariato il vero patrimonio informativo dell’ente: il sito istituzionale e i contenuti che esso pubblica.
Siti AI-ready, costi e governance della Pubblica Amministrazione
Ripensare il sito istituzionale affinché sia nativamente comprensibile ai sistemi di IA non significa soltanto adottare una soluzione tecnologicamente diversa, ma significa cambiare il modello di investimento della Pubblica Amministrazione. Questo approccio non richiede la progettazione di un nuovo servizio applicativo né l’affidamento, spesso tramite gara, a fornitori specializzati per la realizzazione e la manutenzione di una piattaforma dedicata.
Figura 3: Approccio As-is
Ridurre costi, complessità e dipendenza tecnologica
L’intervento si concentra sul patrimonio informativo già esistente, portando a una possibile riduzione dei costi di sviluppo, della complessità gestionale e della dipendenza tecnologica, rafforzando di conseguenza la governance pubblica dell’informazione.
Figura 4: Approccio To-be
L’amministrazione mantiene quindi il pieno controllo dei propri contenuti, il pieno controllo dei criteri con cui vengono organizzati ed il pieno controllo delle modalità con cui vengono resi accessibili ai sistemi di IA, riducendo il rischio di lock-in verso specifiche soluzioni proprietarie. Le competenze necessarie rimangono prevalentemente quelle legate alla gestione del sito istituzionale, attività già consolidate nella maggior parte degli enti.
Standard nazionali e controllo pubblico dell’informazione
Esiste poi un ulteriore vantaggio di carattere sistemico. Mentre ogni chatbot tende a rappresentare una soluzione progettata su misura per una singola amministrazione, un modello basato su siti web AI-ready si presta facilmente ad essere standardizzato attraverso linee guida nazionali, favorendo uniformità, interoperabilità e riuso delle buone pratiche. Ciò renderebbe l’ecosistema digitale della PA non solo più efficiente, ma anche più trasparente ed etico, poiché l’accesso alle informazioni continuerebbe a basarsi su contenuti pubblici, verificabili e direttamente governati dalle amministrazioni, anziché su sistemi conversazionali sviluppati e gestiti da soggetti terzi.
Come costruire siti AI-ready per la Pubblica Amministrazione
Realizzare un sito compatibile con gli LLM non significa riprogettare completamente il portale istituzionale né rinunciare all’attuale esperienza di navigazione dei cittadini. Al contrario, l’idea è quella di affiancare al sito tradizionale un livello informativo pensato per l’IA: accanto alle pagine destinate agli utenti, l’amministrazione pubblica una o più pagine dedicate esclusivamente ai crawler e agli assistenti AI, nelle quali le informazioni vengono presentate in forma essenziale, strutturata e priva degli elementi tipici della navigazione umana.
Contenuti strutturati per crawler e assistenti AI
Così facendo, procedure amministrative, documentazione richiesta, scadenze, riferimenti normativi, contatti e servizi possono essere organizzati secondo una struttura semantica facilmente interpretabile dai LLMs[2], mantenendo sempre il collegamento alle fonti ufficiali. Queste pagine saranno rese individuabili attraverso strumenti ormai consolidati, come sitemap dedicate, file robots.txt e llms.txt[3], consentendo agli assistenti conversazionali di individuare la sorgente informativa più affidabile senza dover interpretare l’intera struttura del sito istituzionale.
Aggiornamento dei siti AI-ready e fonte ufficiale unica
Ne consegue da sé, un ulteriore vantaggio riguardante la gestione nel tempo; infatti a differenza di un chatbot proprietario, che richiederebbe aggiornamenti dell’infrastruttura, della base di conoscenza e delle componenti software, un sito AI-ready viene mantenuto aggiornando semplicemente i contenuti istituzionali, un’attività che le amministrazioni svolgono già ordinariamente, riducendo così le risorse dedicate alla manutenzione del servizio.
L’obiettivo non è costruire contenuti diversi per le persone e per le macchine, ma rappresentare lo stesso patrimonio informativo in una forma ottimizzata per entrambi, mantenendo un’unica fonte ufficiale e riducendo il rischio di interpretazioni errate.
Note
[1] https://www.sienacomunica.it/intelligenza-artificiale-servizio-cittadino-siena/↩
[2] Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, Princeton/Georgia Tech/IIT Delhi, KDD 2024↩
Partecipa alla community